Научная статья на тему 'Прогностическая модель онкологической заболеваемости населения в условиях воздействия химических канцерогенов среды обитания'

Прогностическая модель онкологической заболеваемости населения в условиях воздействия химических канцерогенов среды обитания Текст научной статьи по специальности «Науки о здоровье»

CC BY-ND
125
40
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
МОДЕЛИРОВАНИЕ / MODELING / ОНКОЛОГИЧЕСКАЯ ЗАБОЛЕВАЕМОСТЬ / ПРИОРИТЕТНЫЕ КАНЦЕРОГЕНЫ / PRIORITY CARCINOGENS / ONCOLOGICAL MORBIDITY

Аннотация научной статьи по наукам о здоровье, автор научной работы — Борщук Евгений Леонидович, Боев В.М., Бархатова Л.А., Карпенко И.Л., Кудусова Л.Х.

Разработаны модели множественной регрессии, прогнозирующие онкозаболеваемость в условиях воздействия канцерогенов, содержащихся в питьевой воде, атмосферном воздухе и почве. Оценка качества окружающей среды за период 2001 по 2010 год проводилась по результатам лабораторных исследований, проведенных в рамках социально-гигиенического мониторинга. Выявлены наиболее значимые загрязнители: кадмий, ксилол и бензол в атмосферном воздухе, никель в питьевой воде и почве, нефтепродукты в воде. При комплексной оценке окружающей среды установлено, что на заболеваемость злокачественными новообразованиями (ЗН) всех изучаемых локализаций оказывает влияние концентрация ксилола в воздухе. Наиболее экологически зависимой оказалась заболеваемость ЗН молочной железы.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по наукам о здоровье , автор научной работы — Борщук Евгений Леонидович, Боев В.М., Бархатова Л.А., Карпенко И.Л., Кудусова Л.Х.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

PREDICTIVE MODEL OF CANCER MORBIDITY OF POPULATION UNDER THE INFLUENCE OF CHEMICAL CARCINOGEN ENVIRONMENT

There have been developed models of multiple regression predicting cancer morbidity under the influence of carcinogens of drinking water, atmospheric air and soil. The environment quality assessment during the period from 2001 to 2010 was carried out on the basis of the laboratory research results realized in the framework of social hygienic monitoring. The most significant pollutants were revealed: cadmium, xylol and benzene in atmospheric air, nickel in drinking water and soil, oil products in water. The complex environment quality assessment detected that concentration of xylol in the air had an impact on the oncological morbidity in all localizations under study. The cancer morbidity of the mammary gland was proved to be the most ecologically dependent.

Текст научной работы на тему «Прогностическая модель онкологической заболеваемости населения в условиях воздействия химических канцерогенов среды обитания»

январь ни (ж) зНиСО

13

ц

УДК 614.7-02:616-006-037

ПРОГНОСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОНКОЛОГИЧЕСКОЙ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ НАСЕЛЕНИЯ В УСЛОВИЯХ ВОЗДЕЙСТВИЯ ХИМИЧЕСКИХ КАНЦЕРОГЕНОВ

СРЕДЫ ОБИТАНИЯ

Е.Л. Борщук, В.М. Боев, Л.А. Бархатова, И.Л. Карпенко, Л.Х. Кудусова

ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный медицинский университет» Минздрава России,

Оренбург, Россия

Разработаны модели множественной регрессии, прогнозирующие онкозаболеваемость в условиях воздействия канцерогенов, содержащихся в питьевой воде, атмосферном воздухе и почве. Оценка качества окружающей среды за период 2001 по 2010 год проводилась по результатам лабораторных исследований, проведенных в рамках социально-гигиенического мониторинга. Выявлены наиболее значимые загрязнители: кадмий, ксилол и бензол в атмосферном воздухе, никель в питьевой воде и почве, нефтепродукты в воде. При комплексной оценке окружающей среды установлено, что на заболеваемость злокачественными новообразованиями (ЗН) всех изучаемых локализаций оказывает влияние концентрация ксилола в воздухе. Наиболее экологически зависимой оказалась заболеваемость ЗН молочной железы.

Ключевые слова: моделирование, онкологическая заболеваемость, приоритетные канцерогены.

E.L. Borshchuk, V.M. Boev, L.A. Barkhatova, I.L. Karpenko, L.Kh. Kudusova □ PREDICTIVE MODEL OF CANCER MORBIDITY OF POPULATION UNDER THE INFLUENCE OF CHEMICAL CARCINOGEN ENVIRONMENT □ Orenburg State Medical University of the Ministry of Health of the Russian Federation, Orenburg, Russia.

There have been developed models of multiple regression predicting cancer morbidity under the influence of carcinogens of drinking water, atmospheric air and soil. The environment quality assessment during the period from 2001 to 2010 was carried out on the basis of the laboratory research results realized in the framework of social hygienic monitoring. The most significant pollutants were revealed: cadmium, xylol and benzene in atmospheric air, nickel in drinking water and soil, oil products in water. The complex environment quality assessment detected that concentration of xylol in the air had an impact on the oncological morbidity in all localizations under study. The cancer morbidity of the mammary gland was proved to be the most ecologically dependent. Key words: modeling, oncological morbidity, priority carcinogens.

Злокачественные новообразования (ЗН) относят к индикаторным показателям здоровья с высокой степенью зависимости от качества окружающей среды, поэтому рост онкологической заболеваемости часто рассматривают как гигиеническую проблему экологического неблагополучия среды обитания человека [5]. Рост числа злокачественных новообразований является серьезной проблемой последних десятилетий в России и во всем мире. Распространенность злокачественных новообразований в Российской Федерации в период с 2001 по 2013 год выросла на 37 %, и составила 2 164,0 на 100 тысяч человек населения [8, 9]. По данным Международного агентства по изучению рака, возникновение 85 % опухолей человека можно связать с действием факторов окружающей среды [101.

Ущерб здоровью населения наиболее часто связывают с качеством окружающей среды. Зависимость распространенности и частоты злокачественных новообразований от антропогенной нагрузки и качества среды обитания подтверждается исследованиями отечественных и зарубежных авторов [2-4]. Доминирующее влияние химического антропогенного загрязнения определяется массовостью воздействия на население и пожизненной длительностью экспозиции с биоаккумуляцией контами-нантов в биологических тканях [1].

В крупном промышленном центре -г. Оренбурге, имеющем большое количество источников загрязнения окружающей среды, онкологическая ситуация характеризуется высоким уровнем заболеваемости и быстрыми темпами прироста. За период 2001-2013 г. по-

казатель распространенности ЗН в Оренбургской области вырос на 48 % [8]. В структуре онкологической заболеваемости всего населения первое ранговое место (по локализации) занимают другие новообразования кожи (17,7 %), второе - новообразования трахеи, бронхов, легкого (14,1 %), третье - новообразования молочной железы (13,8 %) [7]. Поэтому представляет интерес выявление приоритетных факторов антропогенной нагрузки, которые вносят существенный вклад в показатель заболеваемости данных форм ЗН, отличающихся высокой экозависимостью.

В настоящее время наиболее перспективным подходом для прогнозирования и оценки вклада факторов среды в нарушение здоровья населения с установлением причинно-следственных связей является разработка математических моделей. Использование прогнозирования динамики распространения онкозаболе-ваемости позволяет разработать и применить систему мер, направленных на устранение или снижение влияния факторов окружающей среды, определяющих негативную динамику данной патологии.

Цель исследования - на основе метода математического моделирования выявить приоритетные факторы окружающей среды, обуславливающие онкозаболеваемость в г. Оренбурге.

Материалы и методы. Оценка качества окружающей среды за период 2001 по 2010 год проводилась по результатам лабораторных исследований, проведенных в рамках социально-гигиенического мониторинга учреждениями Госсанэпидслужбы Оренбургской области. Для верификации моделей использовались данные

14

ЗНиСО январь №>1 (ж)

медицинской статистики о заболеваемости взрослого населения ЗН. При построении модели, дающей прогноз онкозаболеваемости, использовались два математических аппарата -метод множественного регрессионного анализа и метод деревьев классификации. Для выбора переменных в уравнениях моделей был проведен анализ данных СГМ с расчетом среднемно-голетних и среднегодовых концентраций загрязняющих веществ в атмосферном воздухе, питьевой воде и почве (по 38 переменных для каждой модели) по административным районам города и в целом по городу. Для проведения анализа и построения математических моделей город территориально был разделен на 4 административных района. Для оценки факторов окружающей среды использовался информационный фонд социально-гигиенического мониторинга, сформированный на основе данных мониторинга загрязнения атмосферного воздуха г. Оренбурга, проводимого на 3 стационарных постах наблюдений Росгидромета, 5 постах государственной инспекции по охране окружающей среды, 8 мониторинговых точках Управления Роспотребнадзора по Оренбургской области. Исследования питьевой воды и почвы проводились в мониторинговых точках контроля, расположенных в различных административных районах города, привязанных к точкам контроля атмосферного воздуха с учетом численности населения, которая приблизительно составила 180 тыс. человек в Ленинском, 110 тыс. человек в Промышленном, 100 тыс. человек в Центральном и 150 тыс. в Дзержинском районе г. Оренбурга.

Экологические факторы и показатели заболеваемости некоррелированные и имеют нормальное распределение. Условие некоррелированности выполняется вследствие того, что загрязнители питьевой воды, почвы и воздушной среды действуют независимо друг от друга и, следовательно, вносимые ими вклады в общее загрязнение независимы. Адекватность разработанных моделей заболеваемости оценивалась с помощью критерия Хи-квадрат Пирсона. В качестве программного средства для регрессионного анализа использовался статистический па-

кет БТАТКТГСА 10. Всего в результате исследований было разработано 15 прогностических моделей для административных районов и города в целом по разным возрастным категориям.

Результаты исследования. С целью изучения зависимости уровня заболеваемости населения г. Оренбурга ЗНО кожи, органов дыхания (трахеи, бронхов и легких), молочной железы от концентраций загрязняющих веществ (в т. ч. канцерогенов) были разработаны модели множественной регрессии, связывающие онкозаболеваемость с рядом переменных.

Основным достоинством метода моделирования является возможность изучения степени изменчивости системы под влиянием отдельных факторов [6].

Предварительно выделив из всей совокупности факторов наиболее значимые (учитывались тропность загрязняющих агентов к выбранным органам, класс опасности, канцерогенный потенциал и концентрации в объектах окружающей среды), оценили влияние данных веществ на показатели заболеваемости путем пошагового снижения их концентраций (с 1 до 10 %).

Для прогнозирования заболеваемости ЗН органов дыхания из общего числа переменных были выбраны канцерогены: кадмий (1 группа по классификации МАИР), ксилол (2В группа) и бензол (1 группа) в атмосферном воздухе. Изучение факторных приоритетов, влияющих на показатель заболеваемости ЗН органов дыхания, путем пошагового снижения их концентраций показало, что наиболее существенное значение для данного показателя имеет концентрация бензола в воздухе. Прогнозируемые показатели заболеваемости для изучаемых веществ показаны на рис. 1.

В результате анализа приоритетности загрязняющих веществ для формирования ЗН кожи было установлено, что из трех предварительно отобранных канцерогенов (никель (2 группа МАИР) в питьевой воде, ксилол (2В группа) в атмосферном воздухе, кадмий (1 группа - в почве) наибольшее влияние оказывает никель в питьевой воде. Прогнозируемые показатели заболеваемости для изучаемых веществ показаны на рис. 2.

i

Рис. 1. Моделирование изменения заболеваемости населения ЗН органов дыхания при снижении концентрации приоритетных канцерогенов (с 1 до 10 %) Примечание: У - расчетное значение заболеваемости ЗНО органов дыхания при фиксированных значениях средне-многолетних концентраций канцерогенов (на 100 тыс.); У1 - уровень заболеваемости при моделированном снижении среднемноголетних концентраций кадмия в атм. воздухе; У2 - уровень заболеваемости при моделированном снижении среднемноголетних концентраций ксилола в атм. воздухе (на 100 тыс.); У3 - уровень заболеваемости при моделированном снижении среднемноголетних концентраций бензола в атм. воздухе (на 100 тыс.).

январь ни (ж) зНиСО

15

ц

72,4

и 72,2

/2

71,В

ЕЭ О 71,6

о

71,4

я 71,2

=: 71

о

ш

£4 70,В

70,6

■¡VI [N¡1 У2

[ксилол] УЗ [Сй]

012 3455 789 10 Моделированное снижение концетрацнн канцерогенов

Рис. 2. Моделирование изменения заболеваемости населения ЗНО кожи при изменении концентрации

приоритетных канцерогенов (с 1 до 10 %)

Примечание: У - расчетное значение заболеваемости ЗНО кожи при фиксированных значениях среднемноголетних концентраций канцерогенов (на 100 тыс.); У1 - уровень заболеваемости при моделированном снижении среднемноголетних концентраций никеля в питьевой воде; У2 - уровень заболеваемости при моделированном снижении среднемноголетних концентраций ксилола в атм. воздухе (на 100 тыс.); У3 - уровень заболеваемости при моделированном снижении среднемноголетних концентраций кадмия в почве (на 100 тыс.).

В результате анализа было выявлено, что на показатель заболеваемости ЗНО молочной железы наиболее существенное влияние оказывают канцерогены: нефтепродукты, никель, бериллий в питьевой воде, хрома оксид, кадмий, ксилол, толуол, свинец в атмосферном воздухе, кобальт и никель в почве. В результате моделирования было установлено преимущественное влияние на онкозаболеваемость таких канцерогенов, как никель (2 группа МАИР), нефтепродукты (2В группа), бериллий (1 группа) в питьевой воде, ксилол (2В группа) в атмосферном воздухе, никель (2В группа) и кобальт (1 группа) в почве (рис. 3).

В основу разработки мероприятий по снижению онкозаболеваемости должны быть положены управленческие решения, направленные на снижение концентраций приоритетных канцерогенов, в наибольшей степени влияющих на величину данного показателя.

В результате изучения источников выбросов вредных веществ в атмосферу г. Оренбурга было установлено, что основной вклад в загрязнение бензолом вносят предприятия ООО ЮУЖД - филиал ОАО «РЖД», Оренбургская Нефтебаза ООО «ЛУКОЙЛ-Уралнефтепро-дукт», Оренбургский шпалопропиточный завод; ксилолом - завод «Инвертор», филиал ОАО «РЖД» «Оренбургский локомотивный завод», ООО ЮУЖД, ООО «Оренбургский радиатор»; кадмием - ОАО «Оренбургская те-плогенерирующая компания» ОП «Сакмарская ТЭЦ». Основными источниками поступления в питьевую воду кадмия являются водопроводные конструкции и загрязненные источники, нефтепродуктов - загрязненные источники.

Присутствие никеля в питьевой воде обусловлено высоким природным содержанием данного элемента в почвах Оренбургской области и возможным дополнительным поступлением его из антропогенных источников.

Результаты выявленных связей при определении источников негативного воздействия позволят разрабатывать и осуществлять обоснованные управленческие решения по устранению и предотвращению неблагоприятного воздействия химических факторов на здоровье населения.

Одним из путей решения проблемы прогнозирования экологических изменений и их социально-экономических последствий является применение математического моделирования при оценке качества окружающей среды. В качестве примера (рис.4) показана зона эффективности профилактических мероприятий по снижению онкозаболеваемости органов дыхания при уменьшении концентрации бензола в атмосферном воздухе.

Таким образом, математическое моделирование является необходимым инструментом разработки управленческих решений, позволяющих контролировать заболеваемость и выбирать приоритетные направления государственной политики при решении медико-экологических проблем.

Проведенное исследование позволяет сделать следующие выводы.

В результате анализа степени влияния приоритетных канцерогенных факторов на показатели онкологической заболеваемости населения отдельными формами ЗНО выявлены наиболее значимые загрязнители: кадмий, ксилол и бензол в атмосферном воздухе, никель в питьевой воде и почве, нефтепродукты в воде.

При комплексной оценке окружающей среды установлено, что на заболеваемость ЗН всех изучаемых локализаций оказывает влияние концентрация ксилола в воздухе.

Наиболее экологически зависимым оказался показатель заболеваемости ЗН молочной железы.

ЗНиСО январь №>1 (28С)

Рис. 3. Моделирование изменения заболеваемости населения ЗН молочной железы при изменении концентрации приоритетных канцерогенов (с 1 до 10 %) Примечание: У - расчетное значение заболеваемости ЗНО молочной железы при фиксированных значениях средне-многолетних концентраций канцерогенов (на 100 тыс.); У1 - уровень заболеваемости при моделированном снижении среднемноголетних концентраций никеля в питьевой воде (на 100 тыс.); У2 - уровень заболеваемости при моделированном снижении среднемноголетних концентраций нефтепродуктов в питьевой воде (на 100 тыс.); У3 - уровень заболеваемости при моделированном снижении среднемноголетних концентраций никеля в почве (на 100 тыс.);У4 - уровень заболеваемости при моделированном снижении среднемноголетних концентраций бериллия в питьевой воде (на 100 тыс.);У5 - уровень заболеваемости при моделированном снижении среднемноголетних концентраций кобальта в почве (на 100 тыс.); У6 - уровень заболеваемости при моделированном снижении среднемноголетних концентраций ксилола в атмосферном воздухе (на 100 тыс.).

Ü

\ 80,00

ГОДЫ

Линейная (Y2)

Рис. 4. Зона эффективности профилактических мероприятий по снижению заболеваемости ЗН

органов дыхания

Примечание:У1 - моделируемая заболеваемость ЗН органов дыхания при снижении концентрации бензола в воздухе от 1 до 10 %, У2 - расчетное значение заболеваемости ЗН органов дыхания при фиксированных значениях средне-многолетних концентраций канцерогенов (на 100 тыс.), зона эффективности управленческих решений по снижению заболеваемости.

ЛИТЕРАТУРА

Антипанова Н.А. Возрастные особенности онкологической заболеваемости экспонируемого населения центра черной металлургии // Фундаментальные исследования. 2007. № 7. С. 52-54.

Бархатова Л.А. и др. Гигиеническая оценка канцерогенной опасности питьевой воды крупного промышленного города / Л.А. Бархатова, А.Н. Верещагин, И.Л. Карпенко [и др.] // Здоровье населения и среда обитания. 2013. № 3 (240). С. 18-20. Быстрых В.В. и др. Металлы и канцерогенный риск для населения агропромышленного региона / В.В. Быстрых, А.Н. Тинь-ков, С.С. Макшанцев [и др.] // Вестник Оренбургского государственного университета. 2004. № 4. С. 21-22. Власов А.Д. Некоторые экологические последствия техногенного загрязнения в Республике Татарстан // «Ломоно-сов-2007»: Материалы докл. XIV Междунар. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых / Отв. ред. И.А. Алеш-ковский, П.Н. Костылев [Электронный ресурс]. М.: Изд. центр фак. журналистики МГУ, 2007. 1 CD-ROM. Кику П. Ф. и др. Экологические проблемы здоровья / П.Ф. Кику, Б.И. Гельцер. Владивосток: Дальнаука, 2004. 228 с. Мешков Н.А. Эпидемиологическое моделирование причинной обусловленности факторами среды обитания онкологических, сердечно-сосудистых заболеваний и болезней

органов дыхания у детей и взрослых // Международный научно-исследовательский журнал. 2013. № 7 (14). Часть 5. С. 5-8.

7. О санитарно-эпидемиологической обстановке в Оренбургской области в 2011 году: Государственный доклад. Оренбург, 2012. 297 с.

8. Савина Е.К. и др. Заболеваемость злокачественными новообразованиями населения Оренбургской области / Е.К. Савина, Е.Л. Борщук, А.В. Климушкин, С.Н. Суходолец // Современные проблемы науки и образования. 2015. N° 3. С. 36.

9. Чиссов В.И. и др. Злокачественные новообразования в России в 2011 году (заболеваемость и смертность) / В.И. Чиссов, В.В. Старинский, Г.В. Петрова. М.: ФГБУ «МНИОИ им. П.А. Герцена» Минздрава России, 2013. 289 с.

10. Global geocancerology / Ed. by G.M. Howe. Edinburg: Churchill Livingstone, 2006. 350 p.

Контактная информация:

Борщук Евгений Леонидович, тел.: +7 (3532) 77-71-26, e-mail: be130662@yandex.ru

Contact information: Borshhuk Evgenij, phone: +7 (3532) 77-71-26, e-mail: be130662@yandex.ru

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.